原理：
如果在邊緣部分求二階導數的話：
會發現在一階導數的極值位置，二階導數為0。所以我們也可以用這個特點來作為檢測影象邊緣的方法。 但是， 二階導數的0值不僅僅出現在邊緣(它們也可能出現在無意義的位置),但是我們可以過濾掉這些點。
laplacian運算元：
從以上分析中，我們推論二階導數可以用來 檢測邊緣 。 因為影象是 「2維」, 我們需要在兩個方向求導。使用laplacian運算元將會使求導過程變得簡單。
laplacian 運算元 的定義:
opencv函式 laplacian 實現了laplacian運算元。 實際上，由於 laplacian使用了影象梯度，它內部呼叫了sobel 運算元。
用到的函式：
laplacian();
**及注釋：
// 038 lapalce運算元.cpp : 定義控制台應用程式的入口點。
//#include "stdafx.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include
#include
using namespace cv;
int main( int argc, char** argv )
/// 使用高斯濾波消除雜訊
gaussianblur( src, src, size(3,3), 0, 0, border_default );
/// 轉換為灰度圖
cvtcolor( src, src_gray, cv_rgb2gray );
namedwindow( window_name, cv_window_autosize );
mat abs_dst;
/// 使用laplace函式
laplacian( src_gray, dst, ddepth, kernel_size, scale, delta, border_default );
//將輸出影象的深度轉化為 cv_8u :
convertscaleabs( dst, abs_dst );
imshow( window_name, abs_dst );
waitkey(0);
return 0;
}執行結果：
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importrequests frombs4importbeautifulsoup try importxml.etree.celementtreeaset exceptimporterror importxml.etree.elementtreeaset base url response req...